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Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (2) Frequency domain features HRV의 주파수 영역 특징은 ANS의 활동을 반영하는 중요한 지표였다. LF (0.04~ 0.15Hz) 및 HF (0.15~ 0.4Hz) 대역의 파워는 각각 교감신경 (SNS) 및 부교감신경 (PNS) 신경계의 조절과 관련이 있다. 일부 문헌은 또한 중간 주파수 (MF, 0.1–0.15Hz) 전력이 압력 반사 활동과 관련이 있음을 보여 주었다. HRV의 스펙트럼 정보를 최대한 활용하기 위해 본 연구에서는 LF를 실제 LF (TLF, 0.04–0.1Hz)와 MF로 더 나누었다. 연구에서 총 주파수 (TF)로 표시된 LF와 HF의 조합도 조사되었다. 그리고 보다 포괄적인 측정, 즉 스펙트럼 전력, 평균 주파수 및상이한 스펙트럼 대역에 상응하는 스펙트럼 엔트로피가.. 2023. 6. 29.
Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (1) Abstract 본 논문에서는 심박 변이도 (HRV)에 기반한 수면 단계 분류를 위한 대체 기술을 제시했다. 각성, REM (Rapid Eye Movement) 수면 및 NREM (Non-REM) 수면을 분류하기 위해 간단한 주제별 체계와 보다 실용적인 주제 독립적 체계를 설계했다. 45명의 건강한 피험자의 RR 시퀀스에서 추출한 41개의 HRV 특징을 Random Forest (RF) 방법을 통해 훈련 및 테스트했다. 기능 중 25개는 수면 연구에 처음으로 제안되거나 적용됐다. subject independent classifier의 경우 모든 기능은 개발된 분위수 값 기반 방법으로 정규화되었다. 또한, 수면 단계에 대한 각 기능의 중요성도 RF로 평가하고 적절한 기능 수를 탐색했다. 주제별 분류기의 .. 2023. 6. 29.
[Computer Science] 파일 시스템 (File System) 파일 (File) 컴퓨터 파일은 컴퓨터 등의 기기에서 의미가 있는 정보를 담는 논리적인 단위이다. 하드디스크, CD, DVD 등 저장 매체에 대하여 추상화된 정보 단위이다. 운영 체제는 파일 조작에 관련된 기능을 API로 제공한다. 컴퓨터 파일은 그 내용의 유형에 따라 다양한 종류로 나뉜다. 가장 일반적인 파일 종류는 다음과 같다. 문서 파일: 텍스트, 워드 프로세서, 스프레드시트, 프레젠테이션, PDF, 전자책 등이 있다. 이미지 파일: JPG, PNG, GIF, BMP, TIFF, PSD 등이 있다. 오디오 파일: MP3, WAV, FLAC, AAC 등이 있다. 비디오 파일: MP4, AVI, MOV, WMV 등이 있다. 실행 파일: 프로그램, 게임, 드라이버 등이 있다. 압축 파일: ZIP, RAR.. 2023. 6. 28.
[Django] 북마크 앱 만들기 (1) 프로젝트 생성 django-admin startproject mysite . settings.py ALLOWED_HOSTS = [ 'localhost', '127.0.0.1', ] TEMPLATES = [ { "BACKEND": "django.template.backends.django.DjangoTemplates", "DIRS": [ os.path.join(BASE_DIR, 'templates'), ], "APP_DIRS": True, "OPTIONS": { "context_processors": [ "django.template.context_processors.debug", "django.template.context_processors.request", "django.contrib.auth.con.. 2023. 6. 28.
[Django] 웹 서버 연동 원리 wsgi.py 장고는 runserver 명령을 사용하여 자체 웹 서버를 실행할 수 있다. 하지만 이 서버는 개발용으로만 사용하도록 설계되었으며 배포 환경에서 사용해서는 안된다. 따라서, 배포 환경에 사용하려면 Apache 또는 Nginx와 같은 웹 서버를 사용해야 한다. 이러한 웹 서버에 연결하려면 wsgi.py 파일을 만들어야 한다. 장고의 wsgi.py 파일에는 application 객체가 다음과 같이 정의되어 있다. application = get_wsgi_application() 웹 서버는 이 application 객체를 호출하여 장고 어플리케이션을 실행한다. 호출 전에 설정 정보를 로드해야 하며, 이 설정 정보는 mysite/wsgi.py 파일에 다음과 같이 지정된다. import os os.e.. 2023. 6. 28.
[Django] Books 어플리케이션 (2) URLconf books 앱 폴더에 urls.py 파일을 만들고 각 페이지에 맞는 URL을 매치한다. from django.urls import path from . import views app_name = 'books' urlpatterns = [ path('', views.BooksModelView.as_view(), name='index'), path('book/', views.BookList.as_view(), name='book_list'), path('author/', views.AuthorList.as_view(), name='author_list'), path('publisher/', views.PublisherList.as_view(), name='publisher_list'), ] 클.. 2023. 6. 27.
[Django] Books 어플리케이션 (1) 프로젝트에 books 앱 추가 python manage.py startapp books setting.py : 어플리케이션 등록 (서버에 반영) INSTALLED_APPS = [ "books.apps.BooksConfig", # 새로 만든 앱 추가 "polls.apps.PollsConfig", "django.contrib.admin", "django.contrib.auth", "django.contrib.contenttypes", "django.contrib.sessions", "django.contrib.messages", "django.contrib.staticfiles", ] models.py 데이터베이스에 사용할 데이터들의 형태를 정리하기 위해 books 폴더의 models.py를 다음과 같이 수.. 2023. 6. 27.
[Deep Learning] Perplexity Perplexity  정보 이론에서 Perplexity는 확률 분포 또는 확률 모델이 샘플을 얼마나 잘 예측하는지를 측정하는 것이다. 그리고 확률 모델을 비교하는 데 사용할 수 있다. Perplexity가 낮다는 것은 확률 분포가 샘플을 예측하는 데 능숙하다는 것을 나타낸다. ▪ 언어 모델에서 Perplexity은 모델의 성능을 측정하는 데 사용▪ 외재적 평가 (extirnsic evaluation) : 실제 작업으로 입력에 대한 결과를 확인하는 평가 방식 ▪ 내재적 평가 (intrinsic evaluation) : 모델 내에서 자신의 성능을 수치화하여 결과를 내놓는 평가 방식▪ Perplexity는 일반적으로 단어에서 사용 범주 분류에서 교차 엔트로피는 경계 엔트로피 기반 라벨의 합산이다. Chain .. 2023. 6. 27.
[Django] 폼 (Form) 폼 (Form) HTML에서 양식은 ...에서 방문자가 텍스트 입력, 옵션 선택, 개체 또는 컨트롤 조작 등과 같은 작업을 수행한 다음 해당 정보를 다시 서버로 보낼 수 있도록 하는 내부 요소 모음이다. Your name: 장고 폼은 데이터를 사용자로부터 서버로 전송하는 데 사용할 수 있는 도구 폼은 데이터를 모델에 저장하는 데 사용 forms 모듈 사용 클래스에서 각 필드 (CharField, TextField, DataField)를 정의 s_valid() 메서드를 사용하여 유효한지 확인 장고 폼 from django import forms class ContactForm(forms.Form): subject = forms.CharField(max_length=100) message = forms.Te.. 2023. 6. 27.
Bland–Altman plot Bland–Altman plot Bland -Altman 플롯 (차이 플롯)은 분석 화학 또는 생물 의학에서 두 가지 다른 분석 간의 일치를 분석하는 데 사용되는 데이터 플로팅 방법이다. 이는 다른 분야에서 알려진 이름인 Tukey 평균차분도와 동일 하지만 J. Martin Bland 및 Douglas G. Altman에 의해 의학 통계 에서 대중화되었다. 현대 임상 실험실에서는 두 가지 정량적 측정 방법 간의 일치를 평가해야 하는 것이 매우 일반적이다. 이 일치 정도를 평가하기 위한 올바른 통계적 접근 방식은 명확하지 않다. 상관 관계 및 회귀 연구가 자주 제안된다. 많은 연구에서 두 가지 측정 방법의 결과 사이의 피어슨 상관 계수 상관 계수 (r)를 일치 지표로 제공한다. 그러나 상관 관계는 차이점이.. 2023. 6. 26.
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